图像压缩编码是研究如何利用图像固有的统计特性(信源特性)以及生理视觉、心理学特性(信宿特性)或者记录设备和显示设备的特性，从原始图像中经过压缩编码提取有效的信息，尽量去除无用的冗余信息。图像压缩编码的目的是以尽量少的比特数表征图像，同时保持复原图像的质量，使它符合预定应用场合的要求。图像编码是一种信源编码，其信源是各种类型的图像信息。按复原图像是否与原图像一致分类，图像编码分为无损编码和有损编码。无损编码又称为信息保持编码或可逆编码。有损编码又称为非信息保持编码或不可逆编码。由于医学图像中的数据流量常常十分巨大，而图像无损压缩率的理论上限是接近4：1，为了满足实时重建的需要，有时不得不采取有损的压缩方法。本文对医学CT图像有损编码展开研究。 小波变换在空域和频域同时具有良好的局部化特性，广泛应用于信号处理，语音分析等科学研究领域。分形迭代函数系统(IFS)图象压缩方法具有压缩比高和重建图象质量良好的特点。小波分形四叉树方法是将小波变换和分形四叉树相结合，无论压缩比还是恢复图像质量都取得了比传统有损压缩方法更好的效果。本文在研究小波分形四叉树算法的基础上，针对该算法存在的问题，提出了改进方法。 主要包括以下内容： (1)简要介绍小波变换、多分辨率分析及Mallat算法实现图像变换的原理以及小波基选取时应注意的问题和边界处理问题。介绍了小波EZW算法原理。 (2)介绍了分形的基本原理和分形用于图像压缩的基本方法原理。介绍了小波变换和分形方法相结合进行图像压缩的方法—小波分形四叉树方法。将改进的Mallat算法，运用到小波分形四叉树编码算法中，实验结果证明与基于传统Mallat算法的小波分析四叉树方法相比，在压缩比相差不大的情况下，提高了重构图像的质量。 (3)针对小波分形四叉树方法存在的编码时间长的问题，提出了一种改进的方法，将小波EZW方法中的阈值思想引入小波分形四叉树方法中。实验结果证明，在压缩比相差不大，重构图像质量略有降低的情况下，编码时间大大缩短了。 (4)将一种自适应门限的方法运用到小波分形四叉树方法中，解决了小波分形四叉树方法中的自动门限问题。 (5)最后提出了本论文还存在的问题和有待于改进的地方。